MATLAB 调用 Python 神经网络是结合两者优势的有效方法，支持高效的深度学习建模与仿真。以下为具体实现步骤与优势：

1. 安装与配置

• 确保已安装 MATLAB 和 Python，并将 Python 添加到系统环境变量。
• 在 MATLAB 中使用 pyenv 命令配置 Python 环境。

2. 调用 Python 函数

• 使用 py 命令直接调用 Python 模块或函数，例如：
  matlab

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  import numpy as np
  result = py.numpy.random.rand(5)
  

• 或使用 pyeval 执行 Python 表达式：
  matlab

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  value = pyeval('2 * np.pi', 1)
  

3. 运行 Python 脚本

• 使用 pyrunfile 函数运行 Python 脚本，支持传入参数和获取返回值：
  matlab

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  [output] = pyrunfile('neural_network.py', 'train', 'test', 'model_path')
  

4. 集成深度学习库

• 在 Python 脚本中导入 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习库，实现神经网络模型。
• MATLAB 可通过 Python 脚本与这些库交互，实现高效的数据处理和模型训练。

5. 技术优势

• MATLAB 提供丰富的可视化工具，便于分析神经网络模型。
• Python 的深度学习库支持更复杂的模型和算法，满足多样化的需求。
• 双向集成简化了跨语言协作，提高开发效率。

6. 应用场景

• 图像识别：结合 MATLAB 的图像处理能力与 Python 的深度学习模型，快速实现目标检测。
• 时间序列预测：利用 Python 的 LSTM 模型处理序列数据，通过 MATLAB 可视化预测结果。

7. 总结与提示

MATLAB 调用 Python 神经网络能够充分发挥两者的技术优势，适用于复杂建模与仿真任务。建议在项目初期规划好数据流向和调用方式，以提升整体开发效率。